автореферат диссертации по документальной информации, 05.25.05, диссертация на тему:Информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности

1111111111111111111111111

ООЗ 16"? 174

Горячев Игорь Евгеньевич

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ЭКСПЕРТИЗЫ КАЧЕСТВА ПРОЕКТОВ КОМПЛЕКСНЫХ СИСТЕМ ПОЖАРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

05.25 05 - информационные системы и процессы, правовые аспекты информатики

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург- 2008

Работа выполнена в Санкт-Петербургском университете Государственной противопожарной службы МЧС России

Научный руководитель:

доктор технических наук, старший научный сотрудник Искандеров Юрий Марсович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор, заслуженный работник высшей школы РФ Куватов Валерий Ильич,

кандидат технических наук Кривошонок Виктор Валентинович

Ведущая организация:

Санкт-Петербургский государственный морской технический университет

Защита состоится «27 » марта 2008 г в « » часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 205 003 02 при Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России (196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, дом 149)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России

Автореферат разослан «25» февраля 2008 г

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 205 003 02

доктор технических наук, профессор

Малыгин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В последнее время актуальность решения рейтинговых задач в информационно-аналитических системах существенно возросла Это связано с совершенствованием информационных технологий, существенным повышением сложности технических систем, а также развитием сферы потребления, принятием обоснованных решений во всех областях государственной и частной деятельности

В настоящее время актуальной проблемой является разработка и создание современных и эффективных методов и средств, позволяющих обеспечить экспертизу качества проектов комплексных систем пожарной безопасности (КСПБ) объектов различного функционального назначения, в том числе и многофункциональных Это связано с тем, что проектирование подобных систем является достаточно сложным процессом, затрагивает значительное количество параметров и характеристик различной природы, и требует высокого уровня подготовки соответствующих специалистов

Одним из наиболее релевантных средств решения указанной проблемы может стать информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности (ИСЭКП КСПБ) Такая информационная система (ИС) необходима для принятия обоснованного решения по выбору лучшего проекта КСПБ, выполнение которого гарантировано приводило бы к удовлетворению потребностей (цели, требования и ожидания) всех заинтересованных сторон (участников проекта), и в первую очередь заказчика

К сожалению, постановкой и решением рейтинговых задач в области экспертизы качества проектов КСПБ занимаются специалисты в области систем безопасности, не имеющие глубоких знаний в области принятия решений По этой причине они допускают ошибки, дискредитирующие доверие к получаемым результатам Между тем, в теории принятия решений накоплен значительный арсенал научных методов упорядочения объектов в пространстве признаков

Как показывает опыт, методы векторной оптимизации позволяют получить достоверные оценки объектов в пространстве признаков благодаря отсутствию субъективизма, присущего человеческому фактору, но не обеспечивают, в общем случае, линейного упорядочения объектов и плохо приспособлены для решения задач с использованием большого числа признаков Методы скалярной оптимизации обладают обратными свойствами Очевидно, что усилению преимуществ должно способствовать совместное применение этих методов, что придало бы системе экспертного оценивания новые свойства

Важным фактором в решении рейтинговых задач является достоверность получаемых оценок Для ее достижения необходимо повышать адекватность модели оценивания, осуществлять контроль достоверности на всех этапах оценивания, выявлять и анализировать факторы, влияющие на оценки объектов Особую значимость эти аспекты оценивания приобретают для информацион-

но-экспертных систем Поскольку имеющиеся методы и средства не предназначены для упорядочения объектов, характеризующихся большим количеством признаков, весьма актуальной является задача разработки методического и программного обеспечения для решения таких задач Информационная система, предназначенная для решения рейтинговых задач должна обладать соответствующими средствами поддержания адекватности модели Помимо этого эта система должна быть технологичной, иметь удобный интерфейс и быть совместимой с современными информационными системами общего назначения

Научные концепции автора, нашедшие выражение в настоящем исследовании, сформировались, в основном, на базе научных работ В С Артамонова, В Н Буркова, Ю М Искандерова, О И Ларичева, И Г Малыгина, В Д Ногина, А Б Петровского, В В Подиновского, X Райфа, Б Руа, Т Саати и др

Научная задача, решаемая в диссертационной работе, заключается в системном исследовании проблем экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности, разработке информационной системы экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности (ИСЭКП КСПБ) с соответствующим методическим и программным обеспечением

Целью работы является повышение эффективности экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности за счет разработки методического и программного обеспечения для решения рейтинговых задач в ИСЭКП КСПБ Для этого в работе поставлены и решены следующие задачи

1 Анализ методов многокритериального упорядочения объектов и реализующих их существующих автоматизированных экспертных систем

2 Разработка модели многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков

3 Разработка методики задания весовых коэффициентов при оценке проектов комплексных систем пожарной безопасности

4 Разработка методики многокритериального линейного упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности

5 Разработка инструментальных средств и структуры информационной системы экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности

Объектом исследования в диссертации являются информационные системы экспертизы качества проектов сложных технических систем

Предметом исследования являются информационные процессы, модели, методики и инструментальные средства решения рейтинговых задач с целью их использования в ИСЭКП КСПБ

Методы исследования. Для исследований в работе использовались методы системного анализа, теории множеств, теории графов, линейной алгебры и математической статистики

Основные положения, выносимые на защиту:

1 Модель многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков

2 Методика задания весовых коэффициентов при оценке проектов комплексных систем пожарной безопасности

3 Методика многокритериального линейного упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности

4 Информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности

Научной новизной обладают

1 Модель многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков, объединяющая методы отбора и упорядочения проектов как относительно экстремальных значений признаков (идеального проекта), так и относительно желаемых значений

2 Методика задания весовых коэффициентов при оценке проектов комплексных систем пожарной безопасности в совокупности признаков большой размерности путем задания весов в не пересекающихся группах признаков Методика отличается от предложенных ранее использованием коэффициента структурной значимости признака, используемого для корректировки весовых коэффициентов, назначенных экспертами

3 Методика многокритериального линейного упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности, основанная на совместном использовании методов векторной и скалярной оптимизации и отличающаяся от других подходов оценкой диапазонов варьирования рангов для каждого объекта на основе чисел доминирования

4 Информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности, реализованная в виде совокупности независимых или слабо зависимых модулей, которые предназначены для решения конкретных задач

Достоверность научных результатов обеспечивается экспериментальными доказательствами основных положений работы и практической апробацией предложенных методов и моделей на реальных данных при решении практических задач

Научно-практическая ценность полученных результатов диссертационных исследований заключается в том, что разработанная в диссертации ИСЭКП КСПБ реализованная на основе средств инженерии знаний и новых информационных технологий, является современным и эффективным инструментом при принятии решения о выборе наилучшего проекта КСПБ Использование такой системы позволяет существенным образом сократить время экспертизы и значительно повысить ее обоснованность ИСЭКП КСПБ позволяет эффективно использовать все разработанные в работе модели и методики

Научные результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть использованы не только в региональных центрах государственной экспертизы, но и использоваться в проектных организациях при разработке проектов комплексных систем пожарной безопасности

Результаты диссертационного исследования реализованы в Государственном учреждении Московской области «Центр государственной вневедомственной экспертизы и ценообразования в строительстве «Мособлгосэкспер-тиза», в Московской областной ассоциации гражданской защиты и пожарной безопасности, а также в Институте проблем транспорта имени Н С Соломенно Российской академии наук

Апробация исследования. Научные результаты, полученные в исследовании, докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры организации пожаротушения и проведения аварийно-спасательных работ Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России, а также на следующих научно-практических конференциях и форумах

- международном форуме «Технологии безопасности-2007», Москва, 6 февраля 2007 г,

- II Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы обеспечения взрывобезопасности и противодействия терроризму», Санкт-Петербург, 16 мая 2007 г ,

- III международной научно-практической конференции «Технические средства противодействия террористическим и криминальным взрывам», Санкт-Петербург, 30-31 октября 2007 г

Публикации. По материалам диссертационной работы имеется 12 печатных публикаций, в том числе статья в журнале, рекомендованном ВАК РФ

Объем и структура диссертации Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, перечня использованных источников (109 наименований), содержит 197 страниц текста, в том числе 32 рисунка и 12 таблиц

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, изложены общая характеристика диссертации, научная задача, цель, объект и предмет исследования, дана характеристика личного вклада автора в ее решение поставленной задачи, сформулированы научная новизна, практическая значимость и достоверность научных результатов

В первой главе проведен анализ существующих экспертных систем и методов экспертизы качества проектов сложных технических систем, рассмотрена общая модель упорядочения объектов

В главе установлено, что теоретическую основу решения рейтинговых задач предоставляют методы теории принятия решений В рамках этой науч-

ной дисциплины получили развитие два направления упорядочения объектов в пространстве признаков векторная и скалярная оптимизация

Выполненный анализ показал недостаточность применения методов одной группы для решения практических задач, характеризуемых большим числом, иерархической структурой и неоднородностью признаков Поскольку каждая из групп методов упорядочения объектов имеет свои преимущества и недостатки, показана целесообразность их объединения для решения сложных рейтинговых задач

В главе проведен анализ существующих отечественных и зарубежных автоматизированных экспертных систем (интеллектуальных систем), проведена их классификация и оценка полезности

Для отражения свойств методов упорядочения, принадлежащих разным группам, предложена общая теоретико-множественная модель упорядочения объектов, в нашем случае проектов КСПБ На основе общей модели упорядочения и практических требований сформулированы общие требования к информационной системе, предназначенной для решения рейтинговых задач экспертизы качества проектов КСПБ

Во второй главе разработана модель и методика многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков

Определено, что система показателей, характеризующих проекты КСПБ, подлежащие оценке, должна отвечать требованиям полноты, независимости, непротиворечивости и неизбыточности

Структурирование совокупности показателей, характеризующих оцениваемые проекты КСПБ, заключается в следующем Родственные признаки группируются, а между группами устанавливается отношение соподчинения Группы, в свою очередь, могут объединяться по принципу близости, образуя следующий уровень общности признаков и т д Такая структура образует отношение иерархии (подчинения) Графически она представляется графом типа «дерево» Корню дерева ставится в соответствие глобальный признак, обобщенно характеризующий объекты системы Признаки, образующие промежуточные уровни иерархии, называются локальными, а нижний уровень иерархии - первичными Связь между признаками с использованием разнородных отношений реализуется в виде неоднородной семантической сети как одной из моделей представления знаний

При условии независимости базисных векторов, слагаемые аддитивной функции полезности у (х,) г-го объекта, г = 1, , N, рассматриваются как коэффициенты ац, {] = 1, , и) разложения вектора у, по базисным векторам или координаты вектора у, по отношению к базису

В том случае, когда объекты х„ х^ е X (/, к = 1, , Ы), I Ф к, N = \Х\, сопоставляются на различных наборах исходных данных, необходимо учитывать взаимосвязь значений характеризующих и показателей на совокупности X

Действительно, соотношения между оцениваемыми векторами у, и ук выражаются через соответствующие соотношения между их координатами Это дает основание оценивать степень зависимости векторов значений признакове Р (¡, I = 1, , и),у * /, п = | Т71, принятых за базисные, через соотношение их значений на множестве объектов X

Разработана модель многокритериального упорядочения проектов КСПБ в пространстве признаков, которая позволяет осуществлять структурирование перечня признаков не только для решения проблемы высокой размерности решаемых задач, но и для решения их по частям В предположении случайного характера значений признаков предложена методика обнаружения и устранения статистических зависимостей между признаками в модели оценивания проектов КСПБ, ранее не применявшаяся при решении рейтинговых задач Решена проблема взаимозависимости признаков путем применения стохастического подхода к ортогонализации системы признаков в виде базиса линейного пространства в целях корректного решения задачи упорядочения проектов КСПБ, кроме того, проведено упорядочение проектов в ортонормирован-ном базисе признаков

Проведено экспериментальное исследование многокритериального упорядочения проектов КСПБ в пространстве признаков, целями которого являлось

1 Установление влияния ортогонализации пространства признаков на упорядочение проектов комплексных систем пожарной безопасности

Для исследования был выбран набор показателей, характеризующих эффективность функционирования КСПБ Это показатели общих требований (ОТ), предъявляемых к КСПБ, требований к системе пожарной сигнализации (СПС), требований к системе автоматического пожаротушения (САП) и требований к системе оповещения (СО) Значения этих показателей нормированы технической сложностью типовых КСПБ Причиной выбора для исследования подмножества показателей «Эффективность функционирования» для сопоставления расчетов с применением функции полезности послужила существенная прямая зависимость между показателями СПС и САП (гспс.сап = 0,63) и обратная зависимость между показателями ОТ и СО (г01 со = - 0,34) для 27 сопоставляемых КСПБ Эти зависимости зафиксированы в корреляционной матрице И

ОТ СПС САП СО

1,00 -0,14 -0,05 -0,34

-0,14 1,00 0,63 0,06

-0,05 0,63 1,00 0,09

-0,34 0,06 0,09 1,00

Произведем преобразование векторов значений признаков в ортонорми-рованную систему в порядке их перечисления ОТ, СПС, САП, СО При этом

за базовый орт новой системы векторов принимается первый по порядку вектор значений признака ОТ В соответствии с условиями процедуры ортогона-лизации, математическое ожидание новых значений всех показателей равно нулю, а стандартное отклонение от математического ожидания не превосходит 1 Результаты преобразования пространства признаков иллюстрируются корреляционной матрицей преобразования Та

ОТ' СПС' САП' СО'

1,00 0,00 0,00 0,00

-0,14 0,99 0,00 0,00

-0,05 0,63 0,77 0,00

-0,34 0,01 0,09 0,94

2 Влияние очередности ортогонализации векторов значений признаков на результаты упорядочения проектов КСПБ

В главе была установлена очередность ортогонализации векторов значений признаков в соответствии с убыванием их значимости За базовый орт принят вектор значений признакас максимальным весовым коэффициентом у = а^ тах, (м'Ду = 1, ,п

Для признаков (комплексных параметров) ОТ, СПС, САП, СО экспертами были установлены следующие весовые коэффициенты в порядке перечисления признаков = (0,3, 0,1, 0,25, 0,35) Очередности преобразования признаков, начиная с признака СО с максимальной значимостью тах/и^) = 0,35, соответствует корреляционная матрица преобразования пространства признаков То

СО'2 ОТ'2 САП'2 СПС';

-0,34 0,94 0,00 0,00

0,06 Ч),13 0,63 0,77

0,09 -0,02 1,00 0,00

1,00 0,00 0,00 0,00

В отличие от матрицы преобразования Ть ее нулевые элементы не образуют верхней треугольной матрицы, что характеризует изменение порядка следования признаков в ортогональном базисе по сравнению с исходным

Корреляция между новым и исходным вектором значений признака грб рб'2 уменьшилась и составляет 0,77 Увеличение искажения значений признака связано с переводом его со 2-го на 4-е место в процессе построения ортогонального пространства

3 Сопоставление результатов упорядочения проектов в иерархически структурированном пространстве признаков при наличии исходных линейных зависимостей и после его ортогонального преобразования

Оценки, характеризующие различие и сходство рейтинга подсистем КСПБ, получаемого после ортогонализации пространства признаков, и рейтинга, получаемого при исходных условиях упорядочения, представлены в табл 1

Предложена методика задания весовых коэффициентов при оценке проектов КСПБ Она включает

1) Задание в кластерах ограниченной размерности приоритетов как напрямую, так и по результатам парных сравнений критериев (структурирование критериев в виде иерархии позволяет снизить размерность задач определения приоритетов критериев до 10-ти, а в большинстве случаев до 5-ти как наиболее удобной для назначения приоритетов)

2) Выравнивание весов критериев в зависимости от уровня иерархии

3) Распределение весов между критериями с использованием пар «донор/акцептор»

4) Вычисление степени «переоценки» веса каждого критерия относительно его веса, обусловленного его положением в структуре иерархии

5) Использование весовых коэффициентов для учета зависимости критериев проектов комплексных систем пожарной безопасности

Таблица 1

Влияние порядка ортогонализации признаков на рейтинг объектов

№ п/ п Вариант расчета рейтинга Процент КСПБ, изменивших место Общее изменение порядка мест в % Максимальное отклонение нового рейтинга в% Зависимость между новым и старым рейтингом, %

1 Произвольный порядок ортогонализации 85,19 12,82 34,62 74,36

2 Порядок ортогонализации по убыванию важности 55,56 3,99 11,54 92,02

3 Ортогонализация всей иерархии по убыванию важности 59,26 15,38 53,85 69,23

Для этого будем использовать корреляционную матрицу признаков Изменение весов производится попарно, начиная с пар признаков, имеющих наибольший коэффициент корреляции В выбранной паре признаков наименьший вес критерия модифицируется по формуле

wk new = wMd ~ Ь |)> к = аг§ mm(w, ,Wj), (1)

где к - номер критерия с наименьшим весом в паре,

wk 0|d - исходный вес критерия/},

\r,j\- модуль значения коэффициента корреляции между признаками f, и

fj

После вычисления значения весового коэффициента остается остаток веса Aw¿ = оМ - wk леш Возможны две стратегии распределения полученного излишка веса Awk

1) Остаток Aw i распределяется между всеми критериями в пропорции Для этого вычисляется wsum = 1 - wk оМ После этого новые веса критериев определяются по формуле

W/new = W/old + Awk -^,¡ = 1, ,П,1*к (2)

w

sum

2) Остаток Awk передается второму критерию в паре

Метод модификации весов критериев предполагает обход всех и(и-1)/2 пар критериев в порядке уменьшения взаимозависимости задающих их признаков При этом сначала корректируются веса в паре с наибольшим по модулю коэффициентом корреляции, затем веса критериев со следующим по абсолютной величине коэффициентом корреляции признаков и т д В итоге получается новый вектор весов критериев wnew, учитывающий величину зависимостей между признаками Интерес представляет сравнение векторов w„m, получающихся при разных стратегиях распределения остатков приоритета Aw¡¡

В главе рассмотрен пример применения данного метода

Корреляционная матрица критериев для оцениваемых проектов КСПБ

ОТ СПС САП СО

ОТ - -0,110 -0,228 -0,287

СПС -0,110 - -0,156 -0,399

САП -0,228 -0,156 - 0,372

СО -0,287 -0,399 0,372 -

Вектор весовых коэффициентов, отражающих важность используемых показателей в качестве критериев оценивания с точки зрения заказчика, составляет м> = (0,3, 0,4, 0,2, 0,1)

Таблица 2

Преобразование весов критериев (с распределением остатка)

н О 1 1 СПС 1 САП О О вычет остаток (сумма без изменяемого) контроль

исходный вес 0,300 0,400 0,200 0,100 0,900 1,000

1 0,313 0,418 0,209 0,060 0,040 0,940 1,000

2 0,321 0,428 0,214 0,038 0,022 0,962 1,000

3 0,324 0,432 0,216 0,027 0,011 0,784 1,000

4 0,345 0,460 0,167 0,029 0,049 0,833 1,000

5 0,356 0,474 0,141 0,029 0,026 0,644 1,000

Итоговый вес 0,317 0,503 0,149 0,031 0,039 1,000

Произведем корректировку весов критериев с целью учета зависимости между образующими их показателями, выявленной при анализе корреляционной матрицы В табл 2 показан процесс распределения весов критериев с учетом зависимости между образующими их показателями с использованием первой стратегии (распределение остатка веса Ам'к в пропорции между остальными критериями)

На рис 1 показан график, иллюстрирующий процессы распределения весов критериев, приведенные в таблицах 2 и 3 Каждая кривая графика показывает динамику изменения весового коэффициента критерия в процессе перераспределения Пары связанных кривых показывают динамику изменения весового коэффициента при использовании различных стратегий распределения остатка весового коэффициента При распределении весов с учетом зависимости между признаками возрастает значимость более важных критериев, и падает значимость менее важных В табл 3 приведен процесс преобразования весов критериев с передачей остатка весового коэффициента второму критерию в паре

Рис. 1. Диаграмма сопоставления динамики весов при двух стратегиях.

Из диаграммы на рис. 2 видно, что наибольшие изменения веса получили критерии «система пожарной сигнализации» и «система оповещения». Это связано с тем, что соответствующие признаки связаны обратной зависимостью -0,399 между собой, которая является второй по абсолютной величине, а также тем, что признак «система оповещения» связан прямой зависимостью 0,372 с признаком «система автоматического пожаротушения». В процессе изменения весов осуществился рост веса более важного критерия «система пожарной сигнализации» и падение веса наименее важного критерия «система оповещения» в пользу остальных критериев.

Таблица 3

Преобразование весов критериев (с вычетом остатка)

Н О СПС САП О и

исходный вес 0,300 0,400 0,200 0,100

1 0,300 0,440 0,200 0,060

2 0,300 0,440 0,222 0,038

3 0,311 0,440 0,222 0,027

4 0,361 0,440 0,172 0,027

5 0,361 0,467 0,145 0,027

Итоговый вес 0,322 0,506 0,145 0,027

Установлено, что отношение доминирования Парето в общем случае обеспечивает частичный порядок на множестве объектов (в нашем случае -проектов КСПБ). Поскольку для решения рейтинговой задачи необходимо получить линейный порядок на множестве проектов КСПБ, а также по возможности добиться строгого ранжирования, порядок, получаемый с использованием отношения Парето-доминирования, необходимо расширять до линейного порядка, для чего необходимо привлечь дополнительную информацию. В качестве такой дополнительной информации необходимо использовать количественную информацию о важности критериев и интервальную информацию, имеющуюся на шкалах признаков. Для этого в работе используются многокритериальные функции полезности (МФП).

В практике решения рейтинговых задач наибольшее применение нашли следующие многокритериальные функции полезности:

Л =£(*,) = ■«(/}(*)); (3)

я ■"(/,(*<))'• (4)

7=1

и^(дс,))) (6)

7=1

В формулах (3) - (6)Дх,) играет роль оценки объектах, поу-му признаку, a Wj - нормированный приоритет у-го критерия Нормированные приоритеты

обладают свойством =\, причем > О м(//(л;,)) - нормированная функ-

7=1

ция полезности, являющаяся критерием, отражающим предпочтения ЛПР по уму признаку

На основе анализа МФП установлено, что

1) МФП сохраняют порядок Парето-доминирования,

2) если объект доставляет максимум функции полезности, то он принадлежит множеству Парето,

3) на основе отношения доминирования вычисляются предельные ранги, которые может получить проект КСПБ по результатам упорядочения с применением любой МФП,

4) каждая МФП имеет свои уровни безразличия значений на множестве векторных оценок,

5) для каждой пары взаимно недоминируемых объектов, чьи векторные оценки не являются перестановками, найдется различающая их МФП,

6) каждая МФП характеризуется своими отличительными свойствами, которые позволяют рекомендовать им свои области применения

Изменение диапазонов нормирования признаков влияет на результат упорядочения проектов КСПБ Каждое слагаемое (сомножитель) любой из функции полезности помимо значенияу-го признака содержит его весовой коэффициент, показатель степени и границы нормирующего диапазона Все они, являясь аргументами функции полезности, влияют на ее значение Влияние весового коэффициента w, заключается в варьировании доли вклада функции полезности у-го признака в итоговое значение МФП Чем выше вели-

чина тем больше вклад этого критерия в функцию полезности

Чтобы исследовать влияние вида МФП на упорядочение объектов, уравняем весовые коэффициенты и диапазоны всех признаков, а функции нормирования признаков примем линейными (Р, = 1) = = = = wn = I In,

j\ .,mm— fj mm ~ ~ fn,\mrn ,f\,max — fj шах

max

Обозначив/}(х,) =у1} и исключив нормирование и константу 1/и, приведем функции (3 - 6) к виду

У>±УЧ' ^

}=1

У,

м

у' = 1 ~ П {у./ пих ~Уу) > 0°)

Функция (9) является упрощением функций (4) и (5) Приведение функций (3 - 6) к виду (8 - 10) позволяет утверждать следующее - функции полезности (31-34) сохраняют порядок Парето-доминирования (утверждение 1)

Доказательство утверждения следует из монотонности упрощенных функций (8 - 10) относительно отношения Парето-доминирования и инвариантности отношения Парето-доминирования относительно положительного линейного преобразования

1 V >

У, ¿Ук ■

2>* 7=1 7=1 п п

П у у >П у*

1.7=1 7=1

2 У,^У*=>(а У, +С)>(а у*+с),

где у, и у к - векторные оценки объектов х, и хк, а > 0, у„ y^csR" Утверждение 1 имеет важное для практики значение Фактически оно означает, что если объект х, доминирует над объектом то при использовании любой многокритериальной функции полезности (3 - 6) объект х, получит меньший ранг, чем объект х*, причем это верно для любого сочетания приоритетов вследствие инвариантности отношения Парето-доминирования относительно положительного линейного преобразования Таким образом, можно утверждать о несостоятельности расхожего мнения о том, что при использовании многокритериальных функций полезности для упорядочения объектов заинтересованные лица могут получить любой порядок объектов путем манипулирования приоритетами критериев Утверждение 1 также порождает два важных следствия

Следствие 1 если объект доставляет максимум МФП, то он принадлежит множеству Парето

х — arg тах(^*(л)) => х е Р(Х) >

\/хеХ

где PCY) - множество Парето

Следствие 2 предельные ранги, которые может получить объект по результатам упорядочения с применением МФП, определяются из отношения доминирования

Гтах(*,)=<+1= Гтт(х,) = М-с1;, (11)

где | X | - число оцениваемых объектов, й* - число объектов, доминирующих над объектомх„ 4 - число объектов, над которыми доминирует объект х, В главе разработана методика многокритериального линейного упорядочения проектов КСПБ, которая реализуется в несколько этапов

На подготовительном этапе, в соответствии с методиками, изложенными во 2-й главе работы, создается модель предметной области группируются признаки, на основе первичных и вычисленных признаков формируются критерии, находится и учитывается корреляционная зависимость между ними, назначается их значимость После отладки модели на контрольных данных решается задача упорядочения проектов КСПБ

На первом этапе решения задачи выполняется векторное упорядочение проектов КСПБ на основе отношения Парето-доминирования Оно не требует дополнительной экспертной информации, вносящей элемент субъективизма в используемую модель В частном случае может быть получен линейный порядок объектов В противном случае вычисляются предельные ранги проектов КСПБ по формуле (11) и осуществляется переход ко второму этапу

На втором этапе выполняется скалярное упорядочение проектов КСПБ с применением многокритериальных функций полезности (3 - 6) Тип МФП и диапазоны нормирования критериев выбираются на основании предпочтений лица, принимающего решение (ЛПР) ЛПР оценивает также результаты линейного упорядочения и соотносит их с результатами Парето-доминирования При необходимости ЛПР имеет возможность получить информацию о корреляционной зависимости локальных критериев, и глобального критерия - от локальных Корреляционная зависимость характеризует роль каждого локального критерия в формировании общей оценки проектов КСПБ, что дает основание для корректировки модели

На третьем этапе оценивается устойчивость результатов Поскольку одним из факторов, влияющих на получаемые результаты, является значимость критериев, она используется для определения устойчивости рейтинга внутри границ, задаваемых отношением доминирования Изменяя соотношение весовых коэффициентов МФП, пользователь следит за стабильностью порядка проектов КСПБ Окончательный рейтинг проектов КСПБ и значимость критериев оценивания определяются усреднением результатов экспериментов

В четвертой главе представлена информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности

Общая структура функционирования ИСЭКП КСПБ представлена на рис 3

Рис 3 Общая структура функционирования ИСЭКП КСПБ

Функционирование указанной ИС осуществляется следующим образом Экспертная комиссия осуществляет автоматизированный ввод данных по проектам, которые были определены как отвечающие условиям технического задания заказчика По каждому из этих критериев присваиваются бальные оценки от 1 до 5 (ак„ где к - порядковый номер заявленного проекта, г - порядковый номер критерия)

При этом 5 баллов присваивается проекту, полностью соответствующему требованиям технического задания к участникам, 4 - в целом соответствующему требованиям, 3 - частично соответствующему требованиям, 2 - в основном несоответствующему требованиям, 1 - полностью несоответствующему требованиям В итоге каждый проект получает суммарную техническую оценку, выраженную в баллах, по следующей формуле

Г*=2>,«,\ (12)

1=1

где N - общее количество критериев,

р, - вес 1-го критерия, причем

N

1Р,=1

1=1

Далее выполняется итоговое ранжирование проектов и выбор победителя Проводится итоговое ранжирование проектов в соответствии со следующей формулой

С

'-к

с.

тах

где^+7= 1,

0,3 - весовой коэффициент цены, 7= 0,7 - весовой коэффициент технической оценки, Стт - минимальная цена среди проектов, которые до этого не были отклонены,

Су, - цена ¿-ого проекта,

Ттах~ максимальная бальная техническая оценка по данной теме, Ту- бальная техническая оценка ¿-ого проекта

В соответствии с полученными оценками проводится ранжирование проектов Проект, получивший максимальную оценку, считается лучшим для реализации требований технического задания по КСПБ Для максимальной точности оценок экспертизы могут быть использованы дополнительные критерии оценки и сопоставления проектов

Программная система, реализующая перечисленные выше модели и методики, относится к классу инструментальных систем, так как представляет собой с одной стороны взаимосвязанный комплекс различных инструментов, нацеленных на создание, настройку и отладку моделей оценивания, а с другой стороны, предоставляет ЛПР свободу в выборе методов оценивания проектов

Под данными в модели оценивания понимается совокупность признаков, характеризующих оцениваемые проекты Совокупность векторов, представляющих N проектов из множества X, образует таблицу «Объекты / Признаки» размерностью Мхп В первом ее столбце перечислены идентификаторы оцениваемых проектов (элементы множества X), столбцами являются характеризующие проекты измеренные, кодированные и вычисленные признаки, принадлежащие множеству а каждая строка таблицы представляет собой векторную оценку проекта у(х,) е У Содержимое таблицы удовлетворяет следующим требованиям реляционной модели данных

1 Значения в ячейках таблицы должны быть одиночными (массивы не допускаются)

2 Все значения столбца должны принадлежать одному типу данных

3 Каждый столбец таблицы должен иметь уникальное имя, причем порядок столбцов (атрибутов) в таблице несуществен

4 Таблица не должна иметь одинаковых строк (избыточность), причем порядок строк в таблице несуществен

Таким образом, в отличие от обычных баз данных (БД) реляционного типа, в оценивающей системе таблицы характеризуют не различные сущности, как классы объектов, а всего один класс проектов КСПБ Поэтому каждая таблица имеет одинаковый 1-й столбец, содержащий имена проектов Роль таблицы в БД модели заключается в группировке признаков по принципу семанти-

КСПБ

ческой близости Таким образом, каждая таблица представляет собой кластер иерархии критериев и проекцию на него соответствующей части пространства признаков Разбиение общей совокупности показателей на кластеры семантически связанных признаков осуществляется для декомпозиции задачи оценивания большой размерности (десятки признаков) на простые подзадачи с ограниченным числом признаков (как правило, не более семи) Таким образом, БД в общем случае имеет иерархическую структуру

Реализация модели таблично-иерархической БД в виде совокупности классов, «запакованных» в единый контейнер, позволило реализовать в ИСЭКП КСПБ многодокументный интерфейс документ/представление

Документом системы ИСЭКП КСПБ является таблично-иерархическая БД предметной области (ПО) Она хранит совокупность объектов, подвергаемых сопоставлению, и совокупность оценивающих признаков, которыми обладают сопоставляемые объекты, организованную в виде иерархической табличной структуры В ИСЭКП КСПБ предусмотрено совмещение методов отбора с упорядочением результатов, а также предварительное упорядочение задачей отбора

Общую функциональность системы ИСЭКП КСПБ можно описать в виде совокупности следующих функций

• создание и редактирование таблично-иерархических моделей оценивания,

• импорт данных из приложений пакета MS Office и из реляционных БД с целью заполнения созданных моделей данными,

• решение задач многокритериальной оптимизации,

• анализ и представление результатов в удобной форме,

• экспорт данных и результатов во внешние информационные системы

Каждая функция ассоциируется с группой действий системы, называемых вариантами использования

Система ИСЭКП КСПБ реализована в виде совокупности независимых или слабо зависимых модулей Каждый из модулей специализируется под решение конкретных задач, что позволяет разгрузить основной загрузочный модуль приложения В результате основной задачей главного модуля приложения является обслуживание диалога с пользователями системы Реализованная таким образом система легко модифицируема и реконфигурируема Исполняемый модуль реализует оконный интерфейс, позволяющий осуществлять диалог пользователя с системой, и управление другими модулями системы

Модульная архитектура программного обеспечения ИСЭКП КСПБ представлена на рис 4 в нотации графического унифицированного языка моделирования UML Стрелками показаны существующие зависимости между модулями, составляющими данную систему Назначение модулей состоит в следующем

• Модуль WordAct предназначен для экспорта в MS Word результатов в табличной форме

• Модуль DBAccessor осуществляет доступ к реляционным СУБД посредством протокола ODBC с целью импорта и экспорта данных

• Модуль ExcAct используется для экспорта и импорта данных из табличного процессора MS Excel

• Модуль Graphics используется для представления результатов в графической форме, удобной для их анализа

• Модуль ExpertEstimations используется для расчета весовых коэффициентов критериев В качестве модели данных он использует матрицы парных сравнений

• Модуль Functions Calculator используется как библиотека общих математических функций, используемых при формировании вычисляемых критериев

• Модуль Мат, реализует пользовательский интерфейс системы и взаимосвязь между блоками

Рис 4 Модульная архитектура программного обеспечения ИСЭКП КСПБ

В заключении излагаются итоги работы Перечисляются полученные научные и практические результаты, приводятся сведения о внедрении и практическом использовании полученных результатов

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен анализ методов многокритериального упорядочения объектов, а также реализующих их автоматизированных экспертных систем

2 Разработана модель многокритериального упорядочения проектов КСПБ в пространстве признаков, которая позволяет осуществлять структурирование перечня признаков не только для решения проблемы высокой размерности решаемых задач, но и для решения их по частям

3. Разработана методика задания весовых коэффициентов при оценке проектов КСПБ в совокупности признаков большой размерности путем задания весов в не пересекающихся группах признаков

4 Предложена методика многокритериального линейного упорядочения проектов КСПБ, основанная на совместном использовании методов векторной и скалярной оптимизации и отличающаяся от других подходов оценкой диапазонов варьирования рангов для каждого проекта КСПБ на основе чисел доминирования

5. Разработана ИСЭКП КСПБ, реализованная в виде совокупности независимых или слабо зависимых модулей, которые предназначены для решения конкретных задач Использование такой системы позволяет существенным образом сократить время экспертизы и значительно повысить ее обоснованность, а также позволяет эффективно использовать все методики и модели, разработанные в рамках данной работы

Основные опубликованные работы по теме диссертации.

1 Горячев И Е Порядок применения новой сметно-нормативной базы ценообразования в строительстве 2001 года при разработке проектно-сметной и предпроектной документации М Информационный сборник министерства строительного комплекса Московской области №10(112) 2003 0,8 п л

2 Горячев И Е Основные изъяны в проектной документации, представляемой на экспертизу М Информационный сборник министерства строительного комплекса Московской области №10(136) 2005 0,7 п л

3 Горячев И Е Экспертиза и качество строительства М Информационный вестник ГУ МО «Мособлгосэкспертиза» №3(14) 2006 1,0 п л

4 Горячев И Е Виды деятельности и структура ГУ МО «Мособлгосэкспертиза» М Ежегодный справочник «Строительный комплекс Московской области», 2005 0,8 п л

5 Горячев И Е Текущая деятельность и основные задачи ГУ МО «Мособлгосэкспертиза» М Информационный вестник министерства строительного комплекса Московской области № 3, 2006 0,9 п л

6 Горячев И Е Основная деятельность и задачи ГУ МО «Мособлгосэксперти-за» М Ежегодный справочник «Московская область», выпуск 4, 2006 0,5 п л

7 Горячев И Е Основные направления деятельности и задачи ГУ МО «Мос-облгосэкспертиза» М Информационно-аналитическое издание «Становление России», 2006 1,2 п л

8 Горячев И Е Методики оценки проектов комплексных систем пожарной безопасности // Материалы международного форума «Технологии безопасно-сти-2007», Москва, 6 февраля 2007 г М Компания «Защита ЭКСПО», 2006 0,9 п л

9 Горячев И Е Модель многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков // Материалы II Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы обеспечения взрывобезопасности и противодействия терроризму», Санкт-Петербург, 16 мая 2007 г СПб СПбУ ГПС МЧС России, 2007 0,2 п л

10 Горячев И Е База знаний информационной системы экспертизы качества проектов комплексных систем безопасности многофункциональных зданий и сооружений // Материалы III международной научно-практической конференции «Технические средства противодействия террористическим и криминальным взрывам», Санкт-Петербург 30-31 октября 2007 г СПб PAP АН, СПбУ ГПС МЧС России, 2007 0,2 п л

11 Горячев И Е Проблемы разработки и внедрения информационной системы экспертизы качества проектов комплексных систем безопасности в субъектах РФ // Материалы III международной научно-практической конференции «Технические средства противодействия террористическим и криминальным взрывам», Санкт-Петербург 30-31 октября 2007 г СПб PAP АН, СПбУ ГПС МЧС России, 2007 0,2 п л

12 Горячев И Е , Искандеров Ю М , Малыгин И Г Обеспечение экспертизы качества проектов комплексной системы пожарной безопасности // Научно-аналитический журнал «Проблемы управления рисками в техносфере» №3-4, 2007 г СПб СПбУ ГПС МЧС России, 2007 1,0 / 0,5 п л

Подписано в печать 21.02 2008 Формат 60x84 V Печать - трафаретная_Объем 1 п.л._Тираж 100 экз

Отпечатано в Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России 196105, Санкт - Петербург, Московский проспект, д 149

Перечень условных сокращений.

Введение.

Глава 1. Анализ существующих экспертных систем и методов экспертизы качества проектов сложных технических систем.

1.1. Анализ методов многокритериального упорядочения объектов.

1.2. Анализ существующих автоматизированных экспертных систем.

1.3. Общая модель упорядочения объектов.

Выводы по 1 главе.

Глава 2. Модель многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков.

2.1. Модель многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков.

2.2. Экспериментальное исследование модели многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности.

2.3. Методика задания весовых коэффициентов при оценке проектов комплексных систем пожарной безопасности.

Выводы по 2 главе.

Глава 3. Методика многокритериального линейного упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности.

3.1. Упорядочение на основе отношения доминирования Парето.

3.2. Свойства многокритериальных функций полезности.

3.3. Методика многокритериального линейного упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности.

Выводы по 3 главе.

Глава 4. Информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности.

4.1. Обеспечение экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности.

4.2. Требования к инструментальным средствам и структуре данных информационной системы экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности.

4.3. Реализация задач многокритериальной оптимизации.

4.4. Общая функциональность и структура информационной системы экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности.

4.5. Анализ функционирования информационной системы экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности.

Выводы по 4 главе.

В последнее время актуальность решения рейтинговых задач в информационно-аналитических системах существенно возросла. Это связано с совершенствованием информационных технологий, существенным повышением сложности технических систем, а также развитием' сферы потребления, принятием обоснованных решений во всех областях государственной и частной деятельности.

В настоящее время актуальной проблемой является разработка и создание современных и эффективных методов и средств, позволяющих обеспечить экспертизу качества проектов комплексных систем пожарной безопасности (КСПБ) объектов различного функционального назначения, в том числе и многофункциональных. Это связано с тем, что проектирование подобных систем является достаточно сложным процессом, затрагивает значительное количество параметров и характеристик различной природы, и требует высокого уровня подготовки соответствующих специалистов.

Одним из наиболее релевантных средств решения указанной проблемы может стать информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности (ИСЭКП КСПБ). Такая информационная система (ИС) необходима для принятия обоснованного решения по выбору лучшего проекта КСПБ, выполнение которого гарантировано приводило бы к удовлетворению потребностей (цели, требования и ожидания) всех заинтересованных сторон (участников проекта), и в первую очередь заказчика.

Ранжирование товаров и услуг в сфере потребления имеет целью поиск лучших вариантов. Выбор наилучших решений во всех областях государственной и частной деятельности также может рассматриваться как решение рейтинговой задачи. К сожалению, постановкой и решением рейтинговых задач в области экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности занимаются работники - специалисты в области систем безопасности, но не имеющие глубоких знаний в области принятия решений. По этой причине они допускают ошибки, дискредитирующие доверие к получаемым результатам.

Между тем, в теории принятия решений накоплен значительный арсенал научных методов упорядочения объектов в пространстве признаков. В той или иной степени они относятся к одной их двух групп методов — векторной или скалярной оптимизации. Первая группа методов основывается на упорядочении объектов на основе отношения доминирования признаков. В их развитие внесли вклад такие учёные как Б. Руа [109], В.В. Подиновский [81-85];, В.Д. Ногин [74-75]. Упорядочение объектов на основе качественных значений признаков сформировалось в направление вербального анализа решений/(ВАР), развитого в трудах академика О.И. Ларичева [48-52]-и представителей егошколы-А.Б; Петровского [80] и др;

Методы скалярной оптимизации основаны на преобразовании задачи многокритериальной оптимизации в задачу однокритериальной оптимизации с применением многокритериальной функции полезности. Изучаемые в рамках этого направления вопросы были оформлены в многокритериальную теорию полезности (МТП). В труде Дж. фон Неймана и О. Моргенштерна [73] был разработан аксиоматический подход и сформулированы основные направления исследований МТП, развитые затем в трудах X. Райфа [93], Р. Ки-ни [45], П. Фишберна [102], B.C. Артамонова [4], Б.Г. Литвака [55-60], Н.В. Хованова [103] и других. Одним из способов преобразования задачи многокритериальной оптимизации в задачу однокритериальной: оптимизации без явного применения функций полезности является метод анализа иерархий, предложенного Т. Саати [95], и развивавшегося в трудах А.В. Андрейчикова [2], Ю.М. Искандерова [35-40], И.Г. Малыгина [3, 63, 64], В.Г. Тоценко [100], и других. В основе этого метода лежит использование сопоставительных оценок объектов по критериям с применением матриц парных сравнений. Свойства матриц парных сравнений изучали Б.Г. Миркин [70-71], М. Кенделл [44] и др.

Как показывает опыт, методы векторной оптимизации позволяют получить достоверные оценки объектов в пространстве признаков благодаря отсутствию субъективизма, присущего человеческому фактору, но не обеспечивают, в общем случае, линейного упорядочения объектов и плохо приспособлены для решения задач с использованием большого числа признаков. Методы скалярной оптимизации обладают обратными свойствами. Очевидно, что усилению преимуществ должно способствовать совместное применение этих методов, что придало бы системе оценивания новые (эмеджентные) свойства.

Важным фактором в решении рейтинговых задач является достоверность получаемых оценок. Для её достижения необходимо повышать адекватность модели оценивания, осуществлять контроль достоверности- на всех этапах оценивания, выявлять и анализировать факторы, влияющие на оценки объектов. Особую значимость эти аспекты оценивания приобретают для информационно-экспертных систем. Поскольку имеющиеся методы и средства не предназначены для упорядочения объектов, характеризующихся большим количеством признаков, весьма актуальной является задача разработки методического и программного обеспечения для решения таких задач. Информационная система, предназначенная для решения рейтинговых задач должна обладать соответствующими средствами поддержания адекватности модели. Помимо этого эта система должна быть технологичной, иметь удобный интерфейс и быть совместимой с современными информационными системами общего назначения.

Научная задача, решаемая в диссертационной работе, заключается в системном исследовании проблем экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности, разработке информационной системы экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности

ИСЭКП КСПБ) с соответствующим методическим и программным обеспечением.

Целью работы является повышение эффективности экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности за счет разработки методического и программного обеспечения для решения рейтинговых задач в ИСЭКП КСПБ. Для этого в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Анализ методов многокритериального упорядочения объектов и реализующих их существующих автоматизированных экспертных систем.

2. Разработка модели многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков.

3. Разработка методики задания весовых коэффициентов при оценке проектов комплексных систем пожарной безопасности.

4. Разработка методики многокритериального линейного упорядоче *' ния проектов комплексных систем пожарной безопасности.

5. Разработка инструментальных средств и структуры информационной системы экспертизы качества проектов комплексных систем .пожарной безопасности.

Объектом исследования в диссертации являются информационные системы экспертизы качества проектов сложных технических систем.

Предметом исследования являются информационные процессы, модели, методики и инструментальные средства решения рейтинговых задач с целью их использования в ИСЭКП КСПБ.

Методы исследования. Для исследований в работе использовались методы системного анализа, теории множеств, теории графов, линейной алгебры и математической статистики.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Модель многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков.

2. Методика задания весовых коэффициентов при оценке проектов комплексных систем пожарной безопасности.

3. Методика многокритериального линейного упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности.

4. Информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности.

Научной новизной обладают:

1. Модель многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков, объединяющая методы отбора и упорядочения проектов как относительно экстремальных значений признаков (идеального проекта), так и относительно желаемых значений.

2. Методика задания весовых коэффициентов при оценке4 проектов комплексных систем пожарной безопасности в совокупности признаков большой размерности путем задания весов в не пересекающихся группах признаков. Методика отличается от предложенных ранее использованием коэффициента структурной значимости признака, используемого для корректировки весовых коэффициентов, назначенных экспертами.

3. Методика многокритериального линейного упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности, основанная на совместном использовании методов векторной и скалярной оптимизации и отличающаяся от других подходов оценкой диапазонов варьирования рангов для каждого объекта на основе чисел доминирования.

4. Информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности, реализованная в виде совокупности независимых или слабо зависимых модулей, которые предназначены для решения конкретных задач.

Достоверность научных результатов обеспечивается экспериментальными доказательствами основных положений работы и практической апробацией предложенных методов и моделей на реальных данных при решении практических задач.

Научно-практическая ценность полученных результатов диссертационных исследований заключается в том, что разработанная в диссертации ИСЭКП КСПБ реализованная на основе средств инженерии знаний и новых информационных технологий, является современным и эффективным инструментом при принятии решения о выборе наилучшего проекта КСПБ. Использование такой системы позволяет существенным образом сократить время экспертизы и значительно повысить ее обоснованность. ИСЭКП КСПБ позволяет эффективно использовать все разработанные в работе модели и методики;

Научные результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть использованы не только в региональных центрах государственной^экс-пертизы, но и использоваться в проектных организациях при разработке проектов комплексных систем пожарной безопасности.

Результаты диссертационного исследования реализованы в Государственном учреждении Московской области. «Центр государственной вневедомственной экспертизы и ценообразования в строительстве «Мособлгосэкспер-тиза», в Московской областной ассоциации гражданской защиты и пожарной безопасности, а также в Институте проблем транспорта имени Н.С. Соломен-ко Российской академии наук.

Апробация исследования. Научные результаты, полученные в исследовании, докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры организации пожаротушения и проведения аварийно-спасательных работ Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России, а также на следующих научно-практических конференциях и форумах:

- международном форуме «Технологии безопасности-2007», Москва, 6 февраля 2007 г.;

- II Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы обеспечения взрывобезопасности и противодействия терроризму», Санкт-Петербург, 16 мая 2007 г.;

- III международной научно-практической конференции «Технические средства противодействия террористическим и криминальным взрывам», Санкт-Петербург, 30-31 октября 2007 г.

Публикации. По материалам диссертационной работы имеется 12 печатных публикаций, в том числе статья в журнале, рекомендованном ВАК РФ.

Выводы по 4 главе

В главе установлено, что функциональность инструментальных средств выбора и ранжирования в ИСЭКП КСПБ соответствует сигнатуре обобщенной модели многокритериальной оптимизации, а её свойства удовлетворяют требованиям решения практических задач.

Структура данных системы ИСЭКП (таблично-иерархическая модель данных) позволяет создавать иерархические модели практически любой сложности.

Использование модульного подхода при реализации системы выбора и ранжирования в ИСЭКП КСПБ позволило сделать её реконфигурируемой, что позволяет гибко настраивать функциональность системы.

В главе представлена общая структура функционирования ИСЭКП КСПБ.

Рассмотрены требования к инструментальным средствам и структуре данных информационной системы. Поскольку качество получаемых результатов непосредственно зависит от качества построенной модели^ оцениваемой системы, необходимо предоставить ЛПР возможности для анализа качества построенной модели, как на этапе создания её прототипа, так и в процессе получения конкретного её экземпляра. А поскольку качество получаемого решения позволяет судить о качестве построенной модели, необходимо иметь инструменты для анализа и объяснения получаемых решений.

Функциональная универсальность системы повышается за счёт реализации обобщенной модели многокритериального упорядочения и включения в неё методов как скалярной, так и векторной оптимизации, что придаёт инструментальной системе оценивания новые, эмеджентные свойства, не присущие каждой из групп методов в отдельности. Таким образом, базовой моделью представления данных в системе оценивания является реляционная модель данных.

Предложена структура классов, обеспечивающая обработку таблично-иерархических баз данных.

Разработанный в главе комплекс методов многокритериальной оптимизации, использующихся в системе ИСЭКП, позволяет решать следующие задачи на дискретном множестве объектов:

• Задачи отбора: нахождение множества-Парето; нахождение допустимого множества; поиск по цели.

• Задачи упорядочения:

- векторная оптимизация: по отношению доминирования Парето и по приоритету критериев (лексикографическое);

- скалярная оптимизация (с использованием МФП): относительно экстремальных значений признаков; относительно требований к признакам (метод мягких притязаний); относительно предпочтений (метод анализа иерархий).

В ИСЭКП КСПБ предусмотрено совмещение методов отбора с упорядочением результатов, а также предварительное упорядочение задачей отбора. Общую функциональность системы можно описать в виде совокупности следующих функций:

• создание и редактирование таблично-иерархических моделей оценивания;

• импорт данных из приложений пакета MS Office и из реляционных БД с целью заполнения созданных моделей данными;

• решение задач многокритериальной оптимизации;

• анализ и представление результатов в удобной форме;

• экспорт данных и результатов во внешние информационные системы.

Система ИСЭКП реализована в виде совокупности независимых или слабо зависимых модулей. Каждый из модулей специализируется под решение конкретных задач, что позволяет разгрузить основной загрузочный модуль приложения. В результате основной задачей главного модуля приложения является обслуживание диалога с пользователями системы. Реализованная таким образом система легко модифицируема и реконфигурируема.

В главе проведен анализ функционирования ИСЭКП КСПБ. Установлено, что для проведения анализа результатов выбора (ранжирования) в системе ИСЭКП предназначен модуль графического представления результатов. Разработан модуль графического анализа, который представляет собой совокупность классов-окон, каждое из которых реализует отдельную функцию модуля. Модуль выполнен как динамически загружаемая библиотека, которая обладает набором экспортируемых функций. Каждая из этих функций отвечает за реализацию отдельного сервиса модуля. Функции библиотеки не взаимосвязаны, и не накладывают, таким образом, никаких ограничений на последовательность и порядок их вызова.

Сделан общий вывод, что ИСЭКП КСПБ, реализованная на основе средств инженерии знаний и новых информационных технологий, является современным и эффективным инструментом при принятии решения о выборе наилучшего проекта КСПБ. Использование такой системы позволяет существенным образом сократить время экспертизы и значительно повысить ее обоснованность. ИСЭКП КСПБ позволяет эффективно использовать все методики, предложенные во 2-й и 3-й главах работы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ существующего состояния в области решения рейтинговых задач показал с одной стороны их большую востребованность в организационных системах, а с другой стороны — применение для- их решения, как правило, эвристических методов, не гарантирующих достоверность получаемых результатов. Многие реальные задачи имеют высокую-размерность, определяемую десятками, а то и сотнями оцениваемых объектов и характеризующих их признаков. Эта особенность задач предъявляет высокие требования, не только к их автоматизации, но и к выбору наиболее эффективного метода определения рейтинга объектов.

Анализ методов многокритериальной оптимизации выявил особенности методов векторной и скалярной оптимизации. Первые позволяют получить достоверные оценки объектов в пространстве признаков благодаря отсутствию субъективизма, присущего человеческому фактору, но не обеспечивают, в. общем случае, линейного упорядочения объектов и плохо приспособлены для решения задач с использованием большого числа признаков. Методы скалярной оптимизации позволяют получить линейный порядок объектов, однако они используют субъективную и неточную информацию, такую, как весовые коэффициенты критериев. На основе анализа был сделан вывод о том, что совместное применение этих методов, объединяющее их преимущества, придаст системе оценивания новые (эмеджентные) свойства.

В результате проведенного диссертационного исследования получены следующие результаты:

1. Проведен анализ методов многокритериального упорядочения объектов, а также реализующих их автоматизированных экспертных систем.

2. Разработана модель многокритериального упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности в пространстве признаков, которая позволяет осуществлять структурирование перечня признаков не только для решения проблемы высокой размерности решаемых задач, но и для решения их по частям.

3. Разработана методика задания весовых коэффициентов при оценке проектов комплексных систем пожарной безопасности в совокупности признаков большой размерности путем задания весов в не пересекающихся группах признаков.

4. Предложена методика многокритериального линейного упорядочения проектов комплексных систем пожарной безопасности, основанная на совместном использовании методов векторной и скалярной оптимизации и отличающаяся от других подходов оценкой диапазонов варьирования рангов для каждого проекта КСПБ на основе чисел доминирования.

5. Разработана информационная система экспертизы качества проектов комплексных систем пожарной безопасности, реализованная в виде совокупности независимых или слабо зависимых модулей, которые предназначены для решения конкретных задач. Использование такой системышозволяет существенным образом сократить время экспертизы и значительно повысить ее обоснованность. ИСЭКП КСПБ позволяет эффективно использовать все методики и модели, разработанные в рамках данной работы.

6. Научные результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть использованы не только в региональных центрах государственной экспертизы, но и использоваться в проектных организациях при разработке проектов комплексных систем пожарной безопасности.

7. Результаты диссертационного исследования реализованы в Государственном учреждении Московской области «Центр государственной вневедомственной экспертизы и ценообразования в строительстве «Мособлгос-экспертиза», в Московской областной ассоциации гражданской защиты и пожарной безопасности, а также в Институте проблем транспорта имени Н.С. Соломенко Российской академии наук.

8. Научные результаты, полученные в исследовании, апробированы на 2 международных и 1 всероссийской научно-практических конференциях. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, в том числе статья в журнале, рекомендованном ВАК Министерства образования и науки РФ.

1. Айзерман МА., Малишевский А.В. Некоторые аспекты общей теории выбора лучших вариантов. Автоматика и телемеханика, 1982, №2, с. 65-83.

2. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике: Учебник. 2-е изд., доп. и перераб. М.: Финансы и статистика, 2004. 464 с.

3. Анисимов Б.П., Малыгин И.Г. Эффективные алгоритмы управления управляющих подсистем автоматизированных систем управления объектами. Учебное пособие. СПб.: СПбИ ГПС МЧС России, 2004.

4. Артамонов B.C. Новые технологии в деятельности подразделений и организаций МЧС России // Вестник Санкт-Петербургского института Государственной противопожарной службы. Вып. № 3, 2004, с. 5-8.

5. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Статистика, 1974.

6. Бортановский А.С., Пантелеев А.В. Линейная алгебра в примерах и задачах. М: Высшая школа, 2005. 590 с.

7. Бубырь Н.Ф., Быстров Ю.В., Воробьев Р.П., Зуйков Г.М. Эксплуатация установок пожарной автоматики / Под ред. Н.Ф. Бубыря. М.: Стройиздат, 1986. 367 с.

8. Бурков В.Н., Данев Б., Еналеев А.К., Кондратьев В.В., Нанева Т.Б., Щепкин А.В. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М: Наука, 1989. 246 с.

9. Бурков В.Н., Заложнев А.Ю., Новиков ДА. Теория графов в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2001.

10. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994.

11. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования организационных систем. М.: Наука, 1981. 365 с.

12. Вентцель Е.С. Введение в исследование операций. М.: Советское радио, 1964.

13. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000, 384 с.

14. Гибридные экспертные системы в задачах проектирования сложных технических объектов / Под ред. Юдина А.Ю. СПб.: Наука, 1992.

15. Городецкий В.И. Технология искусственного интеллекта для управления последовательно-параллельными процессами. СПб.: СПИИАРАН, 1992.

16. Горячев И.Е. Виды деятельности и структура ГУ МО «Мособлгосэксперти-за» / Ежегодный справочник «Строительный комплекс Московской области» 2005, с. 12-13.

17. Горячев И.Е. Методики оценки проектов комплексных систем пожарной безопасности // Материалы международного форума «Технологии безопасно-сти-2007», Москва, 6 февраля 2007 г. М.: Компания «Защита ЭКСПО», 2006.

18. Горячев И.Е. Основная деятельность и задачи ГУ МО «Мособлгосэкспер-тиза» / Ежегодный справочник «Московская область», выпуск 4, 2006, с. 70-71.

19. Горячев И.Е. Основные изъяны в проектной документации, представляемой на экспертизу / Информационный сборник министерства строительного комплекса Московской области №10(136) 2005, с. 9-11.

20. Горячев И.Е. Основные направления деятельности и задачи ГУ МО «Мос-облгосэкспертиза» / Информационно-аналитическое издание «Становление России», 2006.

21. Горячев И.Е. Текущая деятельность и основные задачи ГУ МО «Мособл-госэкспертиза» / Информационный вестник министерства строительного комплекса Московской области № 3, 2006, с. 33-37.

22. Горячев И.Е. Экспертиза и качество строительства / Информационный вестник ГУ МО «Мособлгосэкспертиза» №3(14) 2006, с. 5-8.

23. Горячев И.Е., Искандеров Ю.М., Малыгин И.Г. Обеспечение экспертизы качества проектов комплексной системы пожарной безопасности / Научно-аналитический журнал «Проблемы управления рисками в техносфере» №3-4, 2007 г. СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2007.

24. Гудушаури Г.В., Литвак Б.Г. Управление современным предприятием. М.: ЭКМОС, 1998. .

25. Дегтярев В.Г. и др. Математические методы оптимизации. Л: ВМА, 1977, 502 с.

26. Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. М.: Наука, 1986.

27. Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. СПб.: «Братство», 1994.

28. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 1988.

29. Загорулько Ю.А. Технология конструирования развитых систем обработки знаний на основе семантических сетей и систем продукций. Новосибирск: НГУ, 1993.

30. Заде Л. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. Классификация и кластер. М.: Мир, 1980.

31. Искандеров Ю.М. Использование семантических графов для построения информационной модели предметной области // Тезисы докладов V Международной конференции "Региональная информатика-96", Ч. I. СПб.: ЛЭТИ, 1996.

32. Искандеров Ю.М. Методологические аспекты инженерии знаний в предметных областях с экстремальными ситуациями // Тезисы докладов IV Международной конференции "Региональная информатика-95", Ч. I, СПб.: ЛЭТИ, 1995.

33. Искандеров Ю.М. Методологические аспекты интеллектуализации информационных систем // Тезисы докладов VII Международной конференции "Региональная информатика-2000", Ч. 1. СПб.: ЛЭТИ, 2000.

34. Искандеров Ю.М. Методы верификации систем, основанных на знаниях // Тезисы докладов VI Международной конференции "Региональная информати-ка-98", Ч. 1. СПб.: ЛЭТИ, 1998.

35. Искандеров Ю.М. Создание баз знаний интеллектуальных систем. СПб.: МОРФ, 2003.233 с.

36. Искандеров Ю.М. Технология создания предметно-ориентированных баз знаний // Труды VIII Санкт-Петербургской международной конференции «Региональная информатика-2002». СПб.: ЛЭТИ, 2003. 425 с.

37. Каазик Ю.Я. Математический словарь. Таллин: «Валгус», 1985.

38. Краснов А.В., Богданов А.В. Информационная система обеспечения безопасности крупных музейных комплексов. М.: Пожаровзрывобезопасность, №1, 2007.

39. Кац М., Улам С. Математика и логика. Ретроспектива и перспектива. М.: Мир, 1971.250 с.

40. Кенделл М. Ранговые корреляции. М.: Статистика, 1975.

41. Кини P.JL, Райфа Г. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.

42. Колмогоров А.Н., Драгалин А.Г. Математическая логика. М.: КомКнига, 2006. 240 стр.

43. Лавров С.С. Архитектура баз знаний. В кн.: Программное обеспечение вычислительных комплексов новой архитектуры. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1986.

44. Ларичев О.И. Вербальный анализ решений. М.: Наука, 2006. 181 с.

45. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М: Наука, 1979. 200 с.

46. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в волшебных странах. М.: Логос, 2000.

47. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Выявление экспертных знаний. М.: Наука, 1989. 128 с.

48. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. -М.: Физматлит, 1996.

49. Ледерер А., Прасад Дж. Как правильно оценить стоимость проекта. М.: Computerworld, № 40-41, 1992.

50. Лескин А.А., Мальцев В.Н. Системы поддержки управленческих и проектных решений. Л.: Машиностроение, 1990, 167 с.

51. Литвак Б.Г. Автоматизированная система экспертного оценивания // Автоматика и телемеханика. 1992. №2.

52. Литвак Б.Г. Автоматизированные системы экспертного оценивания // Человек и компьютер. 1990. №5.

53. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения. М.: Дело, 2003.

54. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982.

55. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. М.: Патент, 1996. 271 с.

56. Литвак Б.Г. Экспертные технологии в управлении. М.: Дело, 2004. 400 с.

57. Лобри К. Динамические полисистемы и теории управления. Математические методы в теории систем. М.: Мир, 1979.

58. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. 568 с.

59. Малыгин И.Г. Методы принятия решений при разработке сложных по-жарно-технических систем. СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2007. 366 с.

60. Малыгин И.Г., Жуков Ю.И., Смольников А.В. Применение функционального моделирования в деятельности Государственной противопожарной службы / Вестник Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России, №2(5). СПб.: СПбИГПС МЧС России. 2004. С. 66-69.

61. Маркова Е.В., Гене Г.В., Манихас Л.М. Классификация и обзор * отечественных экспертных систем. В сб.: Проблемы стендового моделирования экономических объектов. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1987.

62. Мейер Д. Теория рациональных баз данных. М.: Мир, 1987. 208 с.

63. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. 244 с.

64. Микони С.В. Теория и практика рационального выбора. М.: Маршрут, 2004.

65. Миллер Г. Магическое число семь плюс или минус два. О некоторых пределах нашей способности перерабатывать информацию. В кн.: Инженерная психология. М.: Прогресс, 1964. С. 192-225.

66. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков. М.: Статистика, 1976. 166 с.

67. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974. 256 с.

68. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели / Пер. с англ. М.: Мир, 1991. 464 с.

69. Нейман Д., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.

70. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: Физматлит, 2002.

71. Ногин В.Д. Упрощенный вариант метода анализа иерархий на основе нелинейной свёртки критериев //Журнал вычислительной математики и математической физики, 2004, т. 44, № 7, с. 1259-1268.

72. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989, 293 с.

73. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989.

74. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа. Томск: Из-детельство научно-технической литературы, 1997

75. Петров А.В., Федулов Ю.Г. Подготовка и принятие управленческих решений. М.': Изд-во РГАПС, 2000. 241 с.

76. Петровский А.Б. Упорядочение и классификация объектов с противоречивыми признаками//Новости искусственного интеллекта, 2003, №4, с. 34-43.

77. Подиновский В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М.: Физматлит, 2007.

78. Подиновский В.В. Многокритериальные задачи с однородными равноценными критериями // Журнал вычислительной математики и физики, 1975, Т. 15, №2, с. 130-141.

79. Подиновский В.В. Многокритериальные задачи с упорядоченными по важности критериями // Автоматика и телемеханика, 1976, №2, 118-127.

80. Подиновский В.В., Гаврилов В.М. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. М.: Советское радио, 1975.

81. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982.

82. Попов Э.В. Экспертные системы. М.: Наука, 1987.

83. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.

84. Поппель Г., Голдстайн Б. Информационная технология многомиллионные прибыли. М.: Экономика, 1990, 238 с.

85. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988.

86. Представление и использование знаний / Под ред. Уэно X., Исидзука М. М.: Мир, 1989, 220 с.

87. Приобретение знаний / Под ред. Осуги С., Саэки Ю. М.: Мир, 1990, 304 с.

88. Процедура оценивания многокритериальных объектов. Вып. 9. М.: ВНИИ-СИ, 1984.

89. Райфа Г. Анализ решений. Введение в проблему выбора в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977г.

90. Рахманова И.О. Методы и модели интеллектуальной под держки'группового принятия решений в сложных организационно-технических системах // Информационные технологии и интеллектуальные методы. СПб.: СПИИ РАН, 1996. С. 6-21.

91. Саати Т.Л., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радио и связь, 1991.

92. Сидельников Ю.В. Теория и организация экспертного прогнозирования. М.: ИМЭМО АН СССР, 1990.

93. Сорокина М.И. Вклад признака в общую оценку объекта при использовании произвольных функций полезности // Известия ПГУПС. СПб.: ПТУ ПС, 2006. Вып. 3(8), с. 144-150.

94. Таранцев А.А. Случайные величины и законы их распределения. Справочное пособие. СПб.: СПбИ ГПС МЧС России, 2005.

95. Тельнов Ю.Ф., Скорова А.А., Андреева Н.В. Проектирование баз знаний. Уч. пособие. М.: МЭСИ, 1991, 109 с.

96. Тоценко В.Г. Методы и системы поддержки принятия решений. Киев: Наукова думка, 2002. 381 с.

97. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989, 388 с.

98. Экспертные системы. Принцип работы и примеры. М.: Радио и связь, 1987.

99. Экспертные системы при создании и функционировании систем управления. М.: НПО ЦНИИ КА, 1990.

100. Codd E.F. A relational model of Data for Large Shared Databanks, Communications oh the ACM, June 1970, pp. 377-387.

101. Harker P.T. Incomplete Pairwise Comparisons in the Analytic Hierarchy Process // Math. Modeling. -1987. -9, №11. -P. 837-848.

102. Roy B. Problems and methods with multiple objective functions /Math/ Programming. Nord-Holland Publish. Company. Amsterdam: 1972. Vol.1, №2 P. 239266.